Uma empresa de marketing contrata um estatístico para analisar a eficiência de uma propaganda de TV na divulgação de um novo sorvete. O estatístico mostra a propaganda em um bairro específico, por um período de tempo. Após este período, ele escolhe adultos, aleatoriamente, quando saem de um supermercado local, para perguntar se eles “viram a propaganda” e se “compraram o novo sorvete”. O consultor também pergunta qual a “renda familiar anual” e se eles “tinham filhos”. O estatístico precisa determinar como a propaganda, o ter filhos e a renda anual estão relacionadas à compra do sorvete pelos adultos amostrados. Um primeiro modelo de regressão logística binária foi estimado e apresentou os seguintes resultados.
Considerando a Tabela da distribuição normal e um nível de significância de 5%, verifica-se que as variáveis preditoras
- A renda, filhos e viu anúncio têm uma relação estatisticamente significativa com a variável resposta compra do sorvete, indicando que há evidência suficiente para concluir que o modelo se ajusta aos dados.
- B renda, filhos e viu anúncio não possuem uma relação estatisticamente significativa com a variável resposta compra do sorvete, indicando que há evidência suficiente para concluir que o modelo não se ajusta aos dados.
- C renda e filhos têm uma relação estatisticamente significativa com a variável resposta compra do sorvete e viu anúncio não tem, indicando que há evidência suficiente para concluir que o modelo não se ajusta aos dados.
- D renda e viu anúncio têm uma relação estatisticamente significativa com a variável resposta compra do sorvete e filhos não tem, indicando que há evidência suficiente para concluir que o modelo não se ajusta aos dados.
- E filhos e viu anúncio têm uma relação estatisticamente significativa com a variável resposta compra do sorvete e renda não tem, indicando que há evidência suficiente para concluir que o modelo não se ajusta aos dados.